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dtaidistance

快速时间序列距离计算库

时间序列动态时间规整DTW距离计算聚类Github开源项目

dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。

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介绍相关项目
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
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tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库
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tsmoothie是一个Python库，专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术，包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等，能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间，便于识别异常值，并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务，是数据科学家和分析师的有力工具。
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timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库
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Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数，简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能，通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
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该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。
pystore - 快速高效的Pandas时间序列数据存储库
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PyStore是专为Pandas时间序列数据设计的快速存储库。它利用Pandas、Numpy、Dask和Parquet技术，实现高效的数据存储和查询。支持本地文件系统，每秒可处理数百万行数据。PyStore提供集合管理、快照和元数据查询功能，适合大规模时间序列数据的存储和分析。
pandas - Python数据分析与处理的开源利器
DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析
pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
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dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。
pmdarima - Python时间序列分析库 支持自动ARIMA建模和多种统计测试
GithubPythonpmdarima开源项目时间序列分析统计库自动ARIMA
pmdarima是一个Python统计库，旨在增强时间序列分析能力。它实现了类似R语言auto.arima的功能，提供多种统计测试、时间序列工具、转换器和特征提取器。该库支持季节性分解、交叉验证，并包含丰富的内置数据集。基于statsmodels构建，pmdarima采用类scikit-learn的接口设计，便于用户构建和部署时间序列模型。
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